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需要予測するための機械学習の手法と課題・事例を詳しく解説

AIによる産業の発展はめざましく、多くの業種でAI(人工知能)を使った需要予測が活用され始めています。AIの登場によって、より精度の高い分析や予測が可能となり、業務効率化、収益の向上に役立っています。ただし、AIによる需要予測には機械学習が必要不可欠です。では、実際にAIで需要予測を行うためには、どのような方法をで行えばよいのでしょうか?

本記事では、これからAI導入を検討している方向けに、需要予測するための機械学習の手法と課題、事例を詳しく解説していきます。

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需要予測に機械学習が必要な理由


需要予測を正しく行うことにより、サービス、販売における機会損失を防ぎ、売上の減少や在庫の増大を防げるようになります。では、需要予測はどのように行う必要があるのでしょうか?需要予測に機械学習が必要な理由について、具体的に解説していきます。

需要予測について

需要予測とは、過去の販売量、出荷量など商品やサービスに関連するデータを元に需要要因を分析し、その需要分析から将来の需要量と予測誤差を把握することです。需要予測によって、将来の課題解決にむけた発注・生産・調達計画立案など、ビジネスの意思決定(データドリブン)に役立てることができます。

原材料の調達、完成品を消費者に届けるなど、商品やサービスの生産フロー全体を管理するサプライチェーンマネジメント(SCM)では、サービスへの顧客需要に対応した上で計画、管理をする必要があるため、需要予測の技術が利活用されています。

機械学習について

機械学習とは、コンピューター(機械)に大量のデータを学習させることで規則性や関係性を見つけ、予測や判断をする手法です。別名「MachineLearning」とも呼び、人工知能AI技術のひとつです。需要予測に機械学習を用いることにより、過去のデータに基づいた分析が可能となり、精度の高い予測が出来るようになります。

AIでのビッグデータ活用

AIによる需要予測には、過去の売上、季節やイベントなど商品やサービスに関するビッグデータを蓄積し、機械学習をさせたAIを活用して将来の需要予測値を算出する方法です。将来の売上などを予測した上でデータを算出することで、販売の機会損失、余剰在庫をカットし、企業収益の向上に役立ちます。

機械学習での需要予測で得られる企業のメリット


膨大なデータをAIに機械学習させることにより精度の高い需要予測が可能となるため、市場変化の動向を読み取った上でサービスを提供が可能となり、収益化に役立てることができます。機械学習の需要予測は、企業によってメリットが多く、今後もなくてはならない存在になることでしょう。

では、機械学習による需要予測で得られる企業のメリットには、具体的にどのようなものがあるのでしょうか?AIの機械学習による需要予測で得られる企業のメリットについて、さらに具体的に解説していきます。

ヒューマンエラーの防止

人の勘や経験値に頼って大量のデータ入力や分析を行うと、ヒューマンエラーが起こってしまう可能性があります。AIによる需要予測を行うことによりヒューマンエラーを防ぎ、リスク回避が可能となります。

従業員の満足度向上

これまで人の手で行われていた需要予測、発注などにAIに代替させることにより、従業員の負担軽減に繋がります。労働者の満足度が向上すると「働きたい」と考える人が増えるようになり、結果として人手不足や属人化(担当者不在の際に予測が不可能になる)を防げるようになります。

適切な在庫管理とサービスの向上

適切な在庫管理は、顧客へのサービス向上(満足度)となり、収益増加につながります。AIによる需要予測を行うことで、過去の販売履歴データと関連情報(消費者の嗜好、市場傾向等)、傾向変動、循環変動、季節変動など、さまざまな角度から顧客の需要変動を短期的または長期的に予測することができるようになります。

過去の売上、天候やイベントなどの外的要因を踏まえた上で精度の高い予測ができるようになり、将来的な販売数を予測して、在庫切れ、納期延長、余剰在庫を無くすことが可能となります。

機械学習で可能となる需要予測の活用事例


機械学習は、ビジネス、生活などありとあらゆるところで利活用されています。機械学習で可能となる需要予測の活用事例について、具体的に解説していきます。

スマート農業の実現

スマート農業とは、ロボット技術、ICTなどの先端技術を活用して、超省力化、高品質生産等を可能にする新たな農業のことを意味しています。スマート農業にAI技術を取り入れることで、農作業における省力・軽労化、家族による継承のなかで培われてきた農業技術の継承などに役立っています。

さらに今後技術が発展すると、生産・流通・販売をAIによって連携し、輸送コストを低減するといった業務効率化が将来実現する可能性もあります。世界的にも高齢化が進む農業界において、AIやロボット技術は欠かせない存在になることでしょう。

発注量の予測

需要予測をAIで行うことにより、これから先に商品、サービスがどれくらいの需要があるのか予測した上で発注できるようになります。あらかじめ顧客の需要を測った上で発注するため、在庫過多の防止、フードロス(まだ食べられるのに廃棄される食べ物)を削減できるメリットがあります。

天候の予測

AIによる需要予測では、過去の気象データ・消費電力の実績データなどを分析して天候、電力需要などを図ることもできます。このうち日本気象協会の需要予測においては、なんと予測の誤差が1%台の高精度を実現しています。

天気予報で出されている予測によって、傘を持っていくかどうか、屋外で働いている人からすれば仕事の段取りを考えるための重要な判断材料になることでしょう。また、電力需要は季節による気温で電力需要は大きく変化しますが、このほかにも晴れ、曇りなどの天候、湿度や風などの要因でも電力需要が細かく変化します。

過去の天候データを分析することで、より精度の高い電力需要を予測できるようになり、農業での生産、発注量の調整などに活かすことができます。

配車の予測

タクシーの配車では、乗客数の予測にAIを搭載した需要予測システムの導入が本格的に進んでいます。AIによる需要予測システムをタクシーの配車に導入することで、過去のデータなどから高い精度で乗客数の多い場所、時間帯の予測を行います。ドライバー数で効率的に収益を上げる、または乗客の待ち時間を短縮させるなど、顧客サービス向上のためにタクシー業界においてもAIの技術が役立っています。

機械学習を使わない需要予測の方法と課題


機械学習を行うことで、あらゆる情報を元に精度の高い需要予測が行えるようになります。なお、機械学習を利用しなくても需要予測は行うことは可能ですが、デメリットも潜んでいます。機械学習を使わない需要予測の方法、抱えている課題について解説していきます。

Delphi(デルファイ)法

Delphi(デルファイ)法とは、企業内の各部門担当者や専門家のもてる情報、意見を集約して統計を行い、需要予測を行う方法です。

各担当メンバーが個別に出した予測値の平均を採用することから、メンバーの意見を反映しやすいメリットはあるものの、データ集計と確認に時間がかかるなどのデメリットがあります。社内コンセンサスは得られやすいものの、人の声を集める特徴から、やや強い主張、意見に引きずられやすい面も潜んでいます。

市場調査

機械学習を行わない需要予測の方法として、人の手による顧客調査、アンケートによる市場調査があります。ただし、これらの方法はあくまで人的な経験による予測となるため、ヒューマンエラー、集計や分析に手間がかかるなどのデメリットがあります。

需要予測するための機械学習の手法を紹介


機械学習のアルゴリズムには、「教師あり」と「教師なし」学習の2種類があります。教師あり学習は、正解となる膨大なデータを学習することにより、間違ったデータが来た時に正解を教えてくれる手法です。教師なし学習は膨大な教師データを学習せず、データそのものが持つ構造、特徴を分析した上でグループ分け、データの簡略化を行います。需要予測のモデル構築においては、教師ありの機械学習手法が一般的に使われています。

また、一言で教師ありの手法があると言えどもさまざまな種類があるため、目的に合わせた手法を使い分ける必要があります。需要予測するための機械学習の手法について、それぞれの特徴を解説していきます。

カテゴリーを判定する方法

カテゴリーを分類する手法には、回帰と決定木の2手法があります。それぞれの特徴は、以下の通りとなります。

  • 回帰:「売り上げ」や「成長率」といった数量を扱う場合の学習方法。
  • 決定木:閾値を設定して分類する方法。

回帰では、過去の売り上げなどの顧客データから、今後新しい客が何回訪れるのかなどを予測できます。

決定木による分析は予測、判別、分類などを目的として使われるデータマイニング手法であり、顧客情報などについて、「従属変数」に影響する「説明変数」を見つけていく分析方法となります。説明変数には単一回答、複数回答、数値回答などがあり、様々な設問タイプの調査からの分析が可能です。

ディープラーニング

ディープラーニングとは、認識や画像の特定、識別、予測など、人間が行うタスクをコンピューターに学習させていく機械学習の手法となります。データの中に存在しているパターン、ルールを発見する、または特徴量の設定、学習などを自動的にAIが行うため、人間が判断する必要がない点が特徴です。

アンサンブル学習

アンサンブル学習とは、弱学習器を使用して多数決をとる方法です。個々に別々の学習をさせたデータ結果を融合させる事により、未学習のデータに対しての予測能力を向上させていきます。アンサンブル学習は、他の機械学習アルゴリズムの学習係数を求める時に補助的な使われ方として用いられるなど、使い道は多岐に渡ります。

ランダムフォレスト

ランダムフォレストとは、閾値を設定して分類する決定木を利用した手法のことです。樹木形をしたグラフのようなのもので、リスクマネジメント、何かしらの決定をする際に活用していきます。ランダムフォレストでは、複数の決定木で出た結果によって多数決を取り、結果を出力します。

ブースティング

ブースティングとは、逐次的に弱学習器を構築していくアンサンブル学習のひとつです。ブースティングの有名な機械学習のアルゴリズムには、学習データに対して、弱分類器を、t=1からt=Tまで順に適用していき正解かどうか判定していくAdaBoostなどがあります。以前に使用したデータを再利用して、文字通りブーストするため、並列処理は不可能となります。

バギング

バギングとは、アンサンブル学習の主流な方法の1つであり、学習データにおける情報の一部を使用して学習させ、最後に結合させる手法です。バギングを使用した機械学習アルゴリズムの有名な例として、複数の決定木で出た結果によって多数決を取るランダムフォレストがあります。

別個に計算可能であることから、並列処理のできないブースティングと違って並列処理が可能となるなどのメリットがあります。

機械学習を使う需要予測には課題がある


機械学習を使う需要予測においても、必ずしも精度を100%にすることは不可能です。また精度を上げるには、データの正確さ、外的要因などさまざまな点に気をつける必要があるなど、課題も多い現状です。機械学習を使う需要予測における課題について、具体的に解説していきます。

エクセル(Excel)での限界

機械学習をAIではなくエクセルで行うことは可能ですが、そのためにはプログラミングの知識が必要です。さらにエクセルのワークシート容量には制限があり、異なるデータソースから集められたデータを一元的に統合することは不可能です。そのため、基本的にはスプレッドシート、CSVファイルをデータソースに使います。

エクセルではBIツール(分析ツール)のように、大量のデータ処理を前提とした処理、グラフ上にポインタをあてると詳細を表示するなどの自動分析はできません。大量データの処理、自動分析を行いたいなら、エクセルではなくBIツールを利用することが望ましいでしょう。

AIの予測精度

機械学習を使う需要予測では、市場のイレギュラーな変動、必要な情報のデータ不足などが要因となり、精度を100%にすることは不可能です。とくにデータに含まれない事象、大幅な外れ値が発生すると、予測精度が低下する場合があります。需要予測をAIでシステム化する際には、使用者が上記で紹介したリスクを認識し、システムを盲信せず適切に管理するよう考えて利用することが重要です。

需要予測での機械学習ならTRYETINGの「UMWELT」で課題を解消

AIによる需要予測を取り入れることにより、顧客の需要をより早く正確に把握した上で発注、在庫管理が行えるようになります。収益化を最大化させるには、在庫過多、食品ロスなどを防ぐことは必要不可欠です。ただし、AI導入や維持管理にはプログラミングの知識が求められる上に、コストもかかります。

そこで、知識がなくてもコスパよくAIを利用したい方にオススメなツールが、TRYETINGが提供するノーコードAIクラウド「UMWELT」です。UMWELTであれば、ノーコードの特性上、自社に合った機能を組み合わせるだけで需要予測が可能となります。導入も簡単で、企業の経営スタイルに合う必要機能だけを利用できます。料金は業界最低水準、月額定額制なので、コスト面も安心です。

システムは一連のデータハンドリングからAIモデリングまでひと続きに実現できるRPA搭載のため、Excelファイルからデータを抽出し、一元化することも可能です。操作もドラッグ、ドロップのみで行えるようにシステムが構築されており、AI、プログラム言語などの難しい専門知識は不要です。

UMWELTならCSVを入力するだけで、パラメータ設計・モデル化・デプロイまで自動化し、さらに出来上がったモデルはすぐに自動でバージョン管理されるため、導入、維持管理においても知識なく利用できます。

まとめ

顧客ニーズを把握できないまま、サービス提供、商品を入荷してしまうと、過剰在庫を抱えるなど満足なサービスが提供できなくなる可能性があります。顧客満足度を上げられないだけでなく、在庫過多などが起きることで予想よりも高い在庫コストが発生し、商品の価値が失われるなどのリスクが起きてしまいます。

とくに小売業、農業などは天候、イベントや電力需要などの外的要因で予測しづらいため、AIによる機械学習を用いて、ありとあらゆる情報から需要予測を行う必要があります。ただし、AI導入には知識、スキルが求められます。また、AIの導入には管理維持、人件費コストもかかることでしょう。

TRYETINGがサービスを提供している「UMWELT」ならば、ノーコードツールの特性から、コストを最低限に抑えることができます。UMWELTを利用して需要予測を行い、業務効率化、収益の向上などに活かしていきましょう。

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